一种基于集成进化学习的华法林剂量预测建模方法

摘要

本发明公开了一种基于集成进化学习的华法林剂量预测建模方法，包括如下步骤：（1）、基于遗传编码进化基函数；（2）、基于进化策略演算系数；（3）、基于遗传算法框架的选择、优化得到M个候选模型;（4）、在M个候选模型基础上,选择m个模型进行权重和的集成,得到最终的预测模型；集成学习得到的回归预测模型进行测试集合数据上的实际预测。本发明采用集成进化学习的方式构建模型，集成进化学习是构建出准确预测华法林剂量模型的关键点；相比于贝叶斯决策系统、人工神经网络和支持向量机等建模方法，集成进化回归模型有着更好的泛化能力；相比于个体进化回归模型，集成进化回归模型有着更好的稳定性。